[AWS certified] Machine Learning - Specialty (C01)

 
 

aws certification과 Credly에서 받은 배지입니다.

 

1) 자격증

 
아마존 클라우드의 인증 시험 중 하나인 Machine Learning - Specialty를 취득했습니다.
 
 
SKT 데보션 오픈랩 2기에서 스터디를 진행했는데 MLS-C01을 취득하는 걸 목표로 하는 스터디였습니다. 3개월 동안 진행 되는 스터디였는데 처음엔 응시해야 하나 말아야 하나 고민했었지만, 3개월 후에 남게 되는 무언가가 있으면 좋겠다고 생각하기도 했고, 스터디 리더님도 취득하신다고 하셔서 스터디 중반 부 부터 뒤늦게 준비하게 되었습니다.
 
 
저녁에 공부하고 주말에도 공부하고 지하철에서 태블릿으로 틈틈히 공부하고 5~6주 정도 공부한 것 같습니다.
 
 
Specialty 자격증은 다른 난이도인 Associate나 Professional과는 다른 분야를 다루는게 특징입니다.
 
 
다른 specialty는 network와 security가 있습니다. Associate에 Machine Learning Engineer가 최근에 생겼는데 무슨 차이가 있는지는 잘 모르겠습니다(25년 2월 15일 까지 취득하면 얼리어탑터 뱃지를 추가로 준다고 합니다.)
 
 
https://aws.amazon.com/ko/certification/exams/

모든 AWS Certification 시험 살펴보기 | AWS 클라우드 기술 검증 | AWS

 
 
시험 범위는 1) 머신 러닝 이론 2) S3, Redshift, VPC 등의 AWS 서비스 3) SageMaker 4) AWS의 AI 서비스 이렇게 4가지 정도가 나오게 됩니다.
 
 
1) 머신 러닝 이론은 기본적인 분류(Classification), 회귀(Regression) 관련 문제가 출제 됩니다.
 
 
혼동 행렬(Confusion Matrix)를 읽고 선택지를 고르는 문제, 회귀 모델의 성능 지표인 MSE, MAPE 같은 개념도 출제됩니다. 
 
 
특히, 정밀도(precision), 재현율(recall) 관련 문제가 많이 출제 되니 참고하시면 좋을 것 같습니다.
 
 
2) AWS 서비스는 모든 서비스가 다 나오는 것은 아니고 SageMaker와 관련된 서비스가 주로 출제됩니다. kinesis data streams, kinesis firehose, kinesis data Analytics(예전 이름), Redshift, S3, EC2, VPC, SageMaker Wrangler, SageMaker Endpoint 등의 서비스 들이 출제됩니다. 모두 SageMaker와 연관되고 함께 머신러닝을 학습 및 배포시 사용할 때 사용됩니다.
 
 
특히 실시간(real-time) 또는 거의 실시간(near-time) 서비스를 원한다는 조건이 문제에 있을 때 data streams 또는 firehose를 이용한 서비스를 선택하셔야 합니다. 이상 탐지를 실시간으로 하느냐 아니냐를 고를 때에는 Kinesis data Analytics RCF와 SageMaker RCF 중 하나를 선택해야 합니다.
 
 
3) SageMaker는 이 시험의 가장 핵심인 내용인데 2)와도 관련이 깊습니다. 유튜브나 구글에서 SageMaker가 어떤 서비스인지 한 번 검색 후 천천히 읽어보신 뒤에 공부하시는 걸 추천드립니다.
 
 
주피터 노트북과 무슨 차이가 있는거지? 라는 생각이 들기도 하는데 단순 코드 에디터를 넘어 다양한 AI 서비스를 위한 도구들이 많고, AWS 서비스 들과의 연동이 장점입니다. 또한 모델 훈련에서 끝나지 않고 EndPoint를 이용한 모델 서빙까지 제공하는 A-Z에 가까운 서비스라고 생각합니다.
 
 
EC2 인스턴스 위에서 구동되며 VPC와 함께 보안 그룹 설정을 조절할 수 있다는 것도 장점입니다. 또한 생산 변형을 이용한 다중 모델 서빙도 지원합니다.
 
 
4) AWS의 AI 서비스는 아마존 comprehend, Lex, Polly, Textract 등의 서비스에 대한 문제가 출제되는데 각 서비스들이 어떤 역할을 하는지 이해하고 하나 또는 두 개 이상의 AI 서비스를 결합하여 어떻게 주어진 상황을 해결할 수 있는지 판단하시면 됩니다.
 
 
저는 한국어로 응시했습니다. 기출문제(덤프)도 한국어로 된 것을 구해서 공부했구요. 그래서 덤프에 번역이 좀 엉망인 문제가 많았습니다.
 
 
https://www.dumptop.com/

국제 인증시험 최신버전 덤프를 제공해드리는 웹사이트 - DumpTOP

 
 
이 곳에서 문제를 구매했는데, 꼭 할인 코드 적용해서 할인 받으시기 바랍니다. 응시료도 엄청난데 문제 구매에도 큰 돈 쓰면 아깝잖아요.
 
 

2) 시험장

 
 
저는 선정릉역 근처에 있는 SRTC에서 시험 응시했습니다. 토플 시험을 위해 많이 방문하는 장소인 것 같습니다.

 
 
시험장은 4층 올라가면 영문이름이 적힌 신분증과 영문이름이 적힌 카드를 제출해 달라고 합니다. 저는 여권과 신용카드를 가져갔습니다. 영문명이 적힌 신용카드를 가져간다면 꼭 여권이 아니더라도 운전면허증도 괜찮은 것 같습니다.
 
 
화장실에 들러서 손을 비누로 씻고 오라고 지시를 받습니다. 이후에 신분증을 제외한 모든 물품을 락커에 맡겨야 하는데 주머니를 확인하며 소지품 검사를 하게 됩니다. 
 
 
서류에 서명을 하고 입실시간을 작성하면 직원 분이 시험장으로 같이 들어가 주시면서 자리를 안내해 주십니다. 연습용 보드마카와 연습지를 함께 받습니다. 시험장은 컴퓨터가 많이 있는데 옆자리 사람과 떨어지도록 끝과 끝 자리들로 안내해주십니다.
 
 
시험은 190분이며, 저는 오전 9시 시작이었지만 8시 20분에 도착했더니 바로 시작할 수 있다고 해서 9시 이전에 시험을 시작했습니다. 저번에 응시했던 장소인 앤아버어학원과는 달랐습니다. 어차피 개별 시험이라 융통성 있게 진행하는 것 같습니다.
 
190분이 다 끝나기 전 퇴실이 가능하며 자리에서 손을 들고 있으면 직원분이 오셔서 같이 퇴실할 수 있습니다.

 

그리고 시험이 끝난 뒤 이틀 뒤 새벽 credly에서 뱃지를 메일로 전송해줍니다. 물론 그전에 aws training에서 직접 결과를 확인하면 시험 당일 저녁 7~8시 쯤에 확인하실 수 있습니다.

 

3) 시험

 
 
 
 
 
총 65문제가 출제되고 그 중 채점이 되는 문제는 50문제입니다. 하지만 어떤 문제가 점수에 반영되는 문제인지는 알 수 없습니다. 그래서 한 문제 한 문제 최선을 다해서 풀어야 합니다.
 
 
또한 문제마다 점수도 달라서 50문제 1000점 만점이어도 점수가 깔끔하게 떨어지지도 않습니다. 결과를 확인하니 홀수 점수였습니다.
 
 
플래그 기능이 있어 아리송한 문제라면 표시를 해두었다 65번까지 풀고 후에 검토를 할 수 있습니다. 조금이라도 헷갈리는 문제가 있다면 표시를 해 둔뒤 넉넉한 시험시간을 활용해 충분히 검토하시는 것을 추천 드립니다.

 

 

어떤 분은 응시 후 결과가 나오기 까지 하루가 넘게 결렸다는 분들도 있고, 저처럼 당일 저녁에 나왔다는 분들도 있고, 시험 응시장 또는 개인마다 편차가 있는 것 같습니다. 하지만 48시간 이내에 결과가 나온다고 시험 제출 직전에 공지해주니 충분히 기다리시면 될 것 같습니다.


머신러닝과 관련된 지식과 AWS 서비스에 대해 물어보는 시험이기 때문에 클라우드에서 머신러닝을 다루시는 분들이나 머신러닝 관련 지식을 보여주고 싶은 분들은 취득하시면 좋을 것 같습니다!